• Buradasın

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:
    1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar 12.
    2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): K-Ortalamalar (K-Means), Bağlantısal Kümeleme (Hierarchical Clustering) 12.
    3. Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Rekürren Sinir Ağları (RNN) 12.
    4. Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin daha az kullanılan bir dalı olup, deneyler sırasında gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde kullanılır 2.
    Bu algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne göre çeşitlilik gösterir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. askweb.com.tr
        1
      2. tr.science44.com
        2
      3. post.nghiatu.com
        3
      4. ecehanyildirim.medium.com
        4
      5. acikders.ankara.edu.tr
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    Algoritma ve veri yapıları nedir?
    5 kaynak
    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?
    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve algoritmalar, sağlanan örnekleri temel alarak tahmin yapar. - Lineer Regresyon: Sürekli bir değer tahmini yapar. - Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır. - Destek Vektör Makineleri (SVM): Verileri farklı sınıflara ayıran en geniş marjini bulmaya çalışır. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veri noktaları etiketlenmez ve algoritma, verileri düzenleyerek veya yapısını açıklayarak veri noktalarını etiketler. - K-Means Kümeleme: Verileri kümeler halinde sınıflandırır. - Principal Component Analysis (PCA): Boyut indirgeme işlemi için kullanılır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, her eylemden sonra geri bildirim alarak öğrenir ve en iyi eylemi belirler. - Q-Learning: Ödüller alarak kararlar almayı sağlayan bir algoritmadır.
    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?
    5 kaynak
    KNN algoritması nasıl çalışır?
    K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması şu şekilde çalışır: 1. Vektörleştirme: Veri kümesindeki her veri noktası, çok boyutlu bir alanda vektör olarak temsil edilir. 2. Uzaklık Hesaplaması: Yeni bir veri noktasını (sorgu noktası) sınıflandırmak için algoritma, uzaklık işlevini kullanarak sorgu noktası ile veri kümesindeki diğer tüm noktalar arasındaki uzaklığı hesaplar. 3. Komşuları Bulma: Algoritma, hesaplanan mesafelere göre sorgu noktasına en yakın k veri noktalarını (komşular) tanımlar. 4. Tahminde Bulunma: Sınıflandırma için kNN, k komşular arasında en yaygın olan sorgu noktasına sınıf etiketini atar (çoğunluk oyu prensibi).
    KNN algoritması nasıl çalışır?
    5 kaynak
    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?
    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.
    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?
    5 kaynak
    Algoritma türleri nelerdir?
    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    Algoritma türleri nelerdir?
    5 kaynak
    Algoritma ne anlama gelir?
    Algoritma, bir problemin çözümüne yönelik adım adım izlenen mantıksal bir yol haritası anlamına gelir. Daha geniş bir tanımla, belirli bir görevi yerine getirmek için izlenen sistematik kurallar bütünüdür. Algoritmaların bazı temel özellikleri: - Doğruluk: Hedefe ulaşmak için doğru sonuç üretmelidir. - Sonluluk: Algoritma belirli bir noktada sonlanmalıdır. - Verimlilik: Kaynakları etkili bir şekilde kullanarak en kısa sürede çözüm sunmalıdır. Kullanım alanları: bilgisayar bilimi, matematik, mühendislik, yapay zeka, finans, sağlık ve günlük yaşam gibi birçok alanı kapsar.
    Algoritma ne anlama gelir?
    5 kaynak
    RNN algoritması nedir?
    Recurrent Neural Network (RNN) algoritması, sıralı veya zaman serisi verilerini işlemek için kullanılan bir derin öğrenme yapısıdır. Temel özellikleri: - İç bellek: Önceki girdilerden gelen bilgileri hatırlar ve bu bilgileri yeni verilerin işlenmesinde kullanır. - Bilginin geri beslenmesi: Her adımda, bir sonraki adıma geçmek için gizli durumu günceller ve geri besler. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Dil modellemesi, sentiment analizi, makine çevirisi. - Konuşma tanıma. - Görüntü ve video işleme: Video sıralaması, yüz ifadeleri, jest tanıma. - Zaman serisi tahmini: Hisse senedi fiyatları veya hava durumu tahminleri. Varyantları: - Vanilla RNN: Basit bir yapıya sahiptir, ancak uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmekte sınırlıdır. - Long Short-Term Memory (LSTM): Vanishing gradient problemini aşmak için ek mekanizmalar kullanır. - Bidirectional RNN: Girişleri hem ileri hem de geri yönde işleyerek, her zaman adımı için hem geçmiş hem de gelecek bağlamını dikkate alır.
    RNN algoritması nedir?
    5 kaynak